泰坦尼克号乘客生存预测数据集-waseemmscs92
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号，生存预测，机器学习，数据分析，灾难事件，乘客信息，生存分析，Python
数据概述： 该数据集包含来自泰坦尼克号的数据，记录了乘客的个人信息和生存情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1912年泰坦尼克号沉没事件。
地理范围：数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要包括来自不同国家和地区的乘客。
数据维度：数据集包括乘客的姓名，性别，年龄，船票价格，船舱等级，家庭成员数量，是否获救等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于泰坦尼克号乘客名单及相关资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于数据分析，机器学习和生存分析等领域，特别是在预测乘客生存概率，探索影响生存的关键因素等方面具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生存分析，灾难事件研究以及社会学研究，如分析不同人群的生存率差异，探索影响生存的关键因素等。
行业应用：可以为保险行业，风险评估等领域提供数据支持，特别是在风险预测和灾难应对方面。
决策支持：支持灾难事件的救援策略制定和风险管理。
教育和培训：作为数据分析，机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索泰坦尼克号乘客的生存规律，帮助用户实现生存概率预测，影响因素分析等目标，为灾难应对和风险管理提供数据支持。
